Вопросы с тегом «regression»

Методы анализа взаимосвязи между одной (или несколькими) «зависимыми» переменными и «независимыми» переменными.

3
Что означают нормальные остатки и что это говорит мне о моих данных?
Довольно простой вопрос: Что означает нормальное распределение остатков от линейной регрессии? С точки зрения того, как это отражается на моих исходных данных регрессии? Я в полном замешательстве, спасибо, ребята

1
Понимание прогнозов из логистической регрессии
Мои прогнозы, основанные на модели логистической регрессии (glm в R), не ограничены между 0 и 1, как я ожидал. Мое понимание логистической регрессии состоит в том, что ваши входные параметры и параметры модели объединяются линейно, и ответ преобразуется в вероятность с помощью функции связи logit. Поскольку функция логита ограничена между …

2
Как мне интерпретировать пробитную модель в Stata?
Я не уверен, как интерпретировать эту пробитную регрессию, которую я использовал для Stata. Данные по утверждению ссуды, а white - фиктивная переменная, которая = 1, если человек был белым, и = 0, если человек не был. Любая помощь о том, как читать это будет принята с благодарностью. То, что я …

2
Если p> n, лассо выбирает не более n переменных
Одним из мотивов для эластичной сетки было следующее ограничение LASSO: В случае p>np>np > n лассо выбирает не более n переменных, прежде чем оно насыщается, из-за характера задачи выпуклой оптимизации. Кажется, это ограничивающая особенность метода выбора переменных. Более того, лассо не является четко определенным, если только ограничение на L1-норму коэффициентов …

5
Оценка процентов как зависимой переменной в регрессии
У меня есть процентное соотношение студентов на 38 экзаменах в качестве зависимой переменной в моем исследовании. Процент ранга рассчитывается как (ранг студента / количество студентов на экзамене). Эта зависимая переменная имеет почти равномерное распределение, и я хочу оценить влияние некоторых переменных на зависимую переменную. Какой регрессионный подход я использую?

2
Линейная регрессия, когда вы знаете только
Пусть Xβ=YXβ=YX\beta =Y . Мы не знаем , YYY точно, только его корреляции с каждым предиктором, XtYXtYX^\mathrm{t}Y . Обычное решение наименьших квадратов (OLS) - это и здесь нет проблем.β=(XtX)−1XtYβ=(XtX)−1XtY\beta=(X^\mathrm{t} X)^{-1} X^\mathrm{t}Y Но предположим, что близок к единственному (мультиколлинеарность), и вам нужно оценить оптимальный параметр гребня. Все методы , кажется, нужны …

2
Генерация выборок данных из регрессии Пуассона
Мне было интересно, как вы будете генерировать данные из уравнения регрессии Пуассона в R? Я немного растерялся, как подойти к проблеме. Поэтому, если я предполагаю, что у нас есть два предиктора и X 2, которые распределены N ( 0 , 1 ) . И перехват равен 0, и оба коэффициента …

2
Как получить реальный непрерывный выход из нейронной сети?
В большинстве примеров нейронных сетей, которые я видел до сих пор, сеть используется для классификации, а узлы трансформируются сигмоидальной функцией. Тем не менее, я хотел бы использовать нейронную сеть для вывода непрерывного реального значения (реально выходной сигнал обычно находится в диапазоне от -5 до +5). Мои вопросы: 1. Should I …

3
Обычная регрессия против регрессии, когда переменные различаются
Я просто пытаюсь понять, какова связь между обычной множественной / простой регрессией и множественной / простой регрессией, когда переменные различаются. Например, я анализирую соотношение между депозитным балансом ( ) и рыночными ставками ( ). Если я использую простую линейную регрессию, корреляция будет отрицательной и довольно значительной (около -.74). Однако, если …

3
Как мне сравнить загрузочные наклоны регрессии?
Предположим, у меня есть два набора данных с n наблюдениями пар данных независимой переменной x и зависимой переменной y каждый. Предположим далее, что я хочу сгенерировать распределение наклонов регрессии для каждого набора данных путем начальной загрузки наблюдений (с заменой) N раз и вычисления регрессии y = a + bxкаждый раз. …

6
Эндогенность и ненаблюдаемая гетерогенность
В чем разница между эндогенностью и ненаблюдаемой гетерогенностью? Я знаю, что эндогенность происходит, например, из пропущенных переменных? Но, насколько я понимаю, ненаблюдаемая неоднородность вызывает ту же проблему. Но где именно лежит разница между этими двумя понятиями?

4
Сравнивая важность различных наборов предикторов
Я советовал студенту-исследователю с конкретной проблемой, и я хотел, чтобы на этом сайте присутствовали другие. Контекст: Исследователь имел три типа предикторных переменных. Каждый тип содержал различное количество переменных-предикторов. Каждый предиктор был непрерывной переменной: Социальные: S1, S2, S3, S4 (т.е. четыре предиктора) Когнитивный: С1, С2 (т.е. два предиктора) Поведение: B1, B2, …

3
Предсказатель с большей дисперсией «лучше»?
У меня есть концептуальный вопрос "базовая статистика". Будучи студентом, я хотел бы знать, думаю ли я об этом совершенно неправильно и почему, если это так: Допустим, я гипотетически пытаюсь взглянуть на взаимосвязь между «проблемами управления гневом» и сказать «развод» (да / нет) в рамках логистической регрессии, и у меня есть …

1
Регресс временных рядов с перекрывающимися данными
Я наблюдаю регрессионную модель, которая регрессирует доходность фондовых индексов в годовом исчислении по годичным (12 месяцев) доходностям одного и того же фондового индекса, кредитному спреду (разница между среднемесячным значением безрисковых облигаций и корпоративных облигаций). доходности), инфляция в годовом исчислении и индекс промышленного производства в годовом сопоставлении. Это выглядит следующим образом …

1
Методы подбора «простой» модели ошибки измерения
Я ищу методы, которые можно использовать для оценки модели погрешности измерения "OLS". yi=Yi+ey,iyi=Yi+ey,iy_{i}=Y_{i}+e_{y,i} xi=Xi+ex,ixi=Xi+ex,ix_{i}=X_{i}+e_{x,i} Yi=α+βXiYi=α+βXiY_{i}=\alpha + \beta X_{i} Где ошибки независимы, нормальны с неизвестными отклонениями σ2yσy2\sigma_{y}^{2} и σ2xσx2\sigma_{x}^{2} . «Стандартный» OLS не будет работать в этом случае. В Википедии есть несколько непривлекательных решений - эти два фактора заставляют вас предполагать, …

Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.